精通Hadoop：构建分布式应用程序指南

"精通Hadoop.pdf" 本书旨在帮助读者深入理解并精通Apache Hadoop技术，它是一种用于处理和存储大量数据的开源框架。Hadoop的核心是MapReduce编程模型和Hadoop分布式文件系统（HDFS），两者共同构建了一个能够在云计算环境中运行可扩展的分布式应用程序的平台。 1. 初识Hadoop Hadoop的诞生是为了应对大数据处理的需求，传统单机解决方案往往无法满足大规模数据的存储和计算。MapReduce模型是Hadoop的核心，它将大型任务拆分为小的Map任务和Reduce任务，分别在集群中的不同节点上并行处理，从而实现了高度分布式的数据处理能力。Hadoop的分布式文件系统（HDFS）则提供高容错性和高吞吐量的数据存储，即使硬件出现故障，也能保证数据的可靠性和可用性。 2. MapReduce任务的基础知识 Hadoop MapReduce作业由输入、Map阶段、Shuffle与Sort阶段、Reduce阶段和输出组成。输入被分割成多个块，每个块由一个或多个Map任务处理。IdentityMapper和IdentityReducer是两个基本示例，前者将输入键值对原样传递，后者则将Map的输出直接作为Reduce的输入，不做任何改变。配置作业涉及指定输入格式、设置输出参数以及配置Reduce阶段的具体行为。 3. 安装与运行Hadoop 安装Hadoop前需确保满足前提条件，例如Java环境和合适的硬件配置。安装过程包括下载Hadoop发行版、配置环境变量和集群配置文件。安装完成后，通过运行Hadoop自带的样例程序进行测试，以确保环境正确配置无误。 4. 创建定制的Mapper和Reducer 为了实现特定的处理逻辑，可以编写自定义的Mapper和Reducer类，这些类通常继承自MapReduceBase。Mapper处理输入数据，Reducer聚合Mapper的输出。理解如何创建和集成这些类是掌握Hadoop的关键。 5. 解决问题与总结 在Hadoop开发过程中，遇到问题时，需要具备调试和解决故障的能力。书中提供了相关的故障排查指南。最后的总结部分回顾了主要概念和技术，帮助读者巩固所学知识。 通过本书的学习，读者将能够熟练掌握Hadoop的原理和实践，从而有效地处理大规模数据集，构建高效的分布式应用。